Población por cada Pueblo Indígena

Media de Migración

En promedio el porcentaje de migración en las localidades encuestadas es del 66%, con valores que oscilan entre el 19% y el 100%.

Introducción

AUTORES: Joverson Reyna (20203726), Sergio Torres (20206587), Gunter Leonel (20203783)

En el trabajo de investigación se trató de analizar algunos mecanismos que explican la migración en los pueblos indígenas del Perú con variables poco convencionales y no estudiadas cómo conflictos por tierra presentes o el grado de acceso a programas sociales como “Juntos”. Acá se presentan los resultados obtenidos.

LIMITACIONES Y CONSIDERACIONES PREELIMINARES:

• La investigación presupone que los indígenas han migrado por factores socioeconómicos como salud y educación. Sin embargo, también podrían haber migrado y vuelto a su lugar de origen (Migración Estacionaria).

• Existen varios pueblos que poseen gran representación y no fueron tomados en cuenta por no ser representativos en el censo, como los quechua y aimara.

• No se toma en cuenta la desconfianza histórica de varios grupos indígenas hacia el Estado, lo que podría haber generado respuestas que no van de acuerdo a la realidad.

Comparación de modelos (ANOVA):

ANÁLISIS:

Al usar la prueba ANOVA para la comparación de modelos, se demostró que el tercer modelo resultó ser el mejor, debido a que la comparación es significativa y se rechaza la igualdad de modelos gracias a la reducción de errores vista en el Pr (>F). El modelo 2 reflejó menos error que el modelo 1, pero el 3 reflejó menos error que ambos, por lo que es el que debe ser elegido. Esto se observa también en el gráfico, en donde la variable ‘Conflictos Tierra’ demostró ser significativa en los modelos 1, 2 y 3. En el caso de las demás variables en otros modelos, se observa como no son significativas, pues todas presentan un cruce con el eje cero. Es decir, en algún momento su efecto será nulo respecto a la variable dependiente.

Dendograma en base a estragia de partición (DIANA)

Silhouette en base a estrategia de partición (DIANA)

Análisis y Comentarios

-Al realizar el proceso de clusterización y análisis por conglomerados se observó que el algoritmo ha identificado una estructura de cluster clara en los datos y una sola agrupación es suficiente para describir esa estructura. No obstante, se decidió trabajar con el método DIANA para fines académicos y observar de mejor manera el proceso de agrupamiento en comparación de AGNES que resultó ser el peor.

-El dendograma indica el costo de conglomerar a partir de la barra Height. La barra demuestra que no pareciera haber mucha similitud entre los distintos pueblos indígenas debido a la alta longitud de la barra, por lo que la conglomeración no resulta ser muy rápida. Al hacer el gráfico silhouette, se demuestra que el segundo grupo y el cuarto son los mejores por la carencia de pueblos por debajo de la barra negativa, lo que indica pueblos indígenas que están mal clusterizados. Es importante mencionar que en todos los métodos, los elementos del tercer grupo son los que mejor tienden a agruparse.

Correlación entre variables para posible índice:

Índices y Overall MSA:

Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy
Call: psych::KMO(r = corMatrix)
Overall MSA =  0.57
MSA for each item = 
  ESTABLECIMIENTOS EIB      CONFLICTOS TIERRA ESTABLECIMIENTOS SALUD 
                  0.54                   0.56                   0.54 
             MIGRACIÓN      AFILIACIÓN JUNTOS            NOACCESOIBE 
                  0.64                   0.95                   0.54 
         NOACCESOSALUD 
                  0.54 

Resultados Prueba

[1] FALSE

[1] TRUE

La prueba señala que es una matriz singular, por lo que no tiene sentido continuar con el análisis

Análisis:

-Retiramos las variables que no sean indicadores, aunque prácticamente no tengamos ninguna que sea un indicador en general, pues trabajamos con variables que indican porcentajes, pese a ello, se realizan las pruebas para fines del ejercicio del EFA.

-Las correlaciones entre variables son muy bajas y negativas fuertes.

-Pese a ello, el KMO nos indica que las variables podrían ser útiles para la creación de un índice

-La prueba señala que es una matriz singular, por lo que no tiene sentido continuar con el análisis.

-El análisis a la luz del fenómeno migratorio de población nativa nos brinda información relevante que debería ser tomada en cuenta para futuros trabajos en materia migratoria de pueblos indígenas. La mayor limitante es que no existe algún índice migratorio de pueblos indígenas, por lo que no se encontraron indicadores. Vale la pena prestarle atención a los conflictos por tierras y profundizar sobre la naturaleza de los mismos, ya que tienen más afinidad con el porcentaje de migración. Respecto a los otros índices creados, hay que revisarlos con cuidado ya que aunque las cargas factoriales sean altas solo pueden solo ser incoherencias respecto a la selección de variables. Por ejemplo, el no acceso a servicios educativos se clasificó con

ANÁLISIS REGRESIONAL

ANÁLISIS DESCRIPTIVO

BIBLIOGRAFÍA:

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CONCLUSIONES FINALES:

-Para comenzar al realizar el análisis descriptivo se llega a la conclusión de que el porcentaje de migración es relativamente alto en las localidades de cada pueblo indígena, pues en más del 74% de las mismas el porcentaje de migración es superior al 50%. Asimismo, si bien a simple vista durante el cruzamiento y el análisis bivariado exitían indicios de correlación entre las variables, al aplicar las pruebas correspondientes (ANOVA y test de correlación de Spearman) solo la relación Migración-Conflicto Tierras parece sostenerse. No obstante, si se observa una tendencia a la significancia en la mayoría de variables cruzadas, por lo que una recolección más sólida de datos y detallada podría esclarecer mejor este punto.

-De los tres modelos escogidos, solo la variable “Conflicto tierras” tuvo un efecto notable y significativo en cada uno de ellos, mientras que todas las demás variables escogidas carecen de peso estadístico. Es importante mencionar también que con todo el número de variables escogidas aún no se logra explicar ni el 50% de la variabilidad de nuestra variable de análisis (Migración), por lo que los modelos realizados aún son débiles. Esto podría deberse a problemas durante el recojo de datos, pues la disponibilidad de información detallada es insuficiente, considerando que un gran número de la información sobre pueblos índigenas cómo las encuestas analizadas en el presente trabajo se agrupa en torno a departamentos y no por el pueblo en sí.

-Por último, se concluye que al aplicar una análisis factorial y de conglomerados a las variables escogidas se encuentra que no existe evidencia estadísticamente significativa para la creación de un índice. De la misma manera, al tratar de organizar los pueblos en subconjuntos para ver si guardan relación entre sí se encuentra que no existe una clara similitud entre los distintos casos, incluso aplicando las distintas técnicas (Partición, Jerarquía), pues se sugiere que un cluster será suficiente. Futuros trabajos deben enfocarse en suplir las limitaciones encontradas en el presente análisis estadístico, en especial en recojo de datos y en la selección de variables que vayan de mayor acorde a la literatura o las teorías del momento respecto a causas de migración en pueblos indígenas.

¡GRACIAS POR SU ATENCIÓN!